설명
Rehbar AI는 적용 AI에 관심이 있는 초급자를 위해 설계된 포괄적인 5일 과정을 제공합니다. 이 과정은 대형 언어 모델(LLM), 임베딩, 벡터 검색, 검색 증강 생성(RAG) 및 GraphRAG와 같은 필수 개념을 다룹니다. 참가자는 로컬 머신에서 실행할 수 있는 오픈 소스 애플리케이션을 사용하여 실습에 참여하게 됩니다. 이 과정은 12개의 짧은 장으로 구성되어 있으며, 하루에 약 2시간의 학습이 필요합니다.
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이 과정은 완전히 무료이며, 수학이나 머신러닝에 대한 사전 지식이 필요하지 않습니다. 터미널 사용에 익숙하고 기본적인 Python 기술이 있는 초급자에게 이상적입니다. 과정이 끝나면 참가자는 자신의 GraphRAG 애플리케이션을 구축하게 되며, LLM이 검색 결과를 일관된 답변으로 변환하는 방법에 대한 명확한 이해를 얻게 됩니다.
Rehbar AI는 실용적인 학습을 강조하여 참가자가 지식 그래프를 생성하고 이를 사용하여 질문에 답할 수 있도록 합니다. 이 과정은 PDF로 다운로드할 수 있는 수료증도 제공하며, LinkedIn에서 공유할 수 있습니다. 실습 앱은 오픈 소스이며 Docker를 사용하여 로컬에서 실행되므로 추가 비용 없이 접근할 수 있습니다.
전반적으로 Rehbar AI의 과정은 학습자에게 AI 모델을 제품에 통합하는 기술을 갖추게 하여 오늘날 기술 중심의 세계에서 가치 있는 능력을 제공합니다. GraphRAG에 대한 집중은 데이터 포인트 간의 관계를 이해하는 것의 중요성을 강조하며, 참가자를 AI 분야에서 차별화시킵니다.
- 카테고리기업 교육 및 이러닝
- 요금제무료
- 배포로컬 실행
- 플랫폼웹
Rehbar AI의 핵심 기능
무료 5일 과정
LLM, RAG, GraphRAG 포함
오픈 소스 실습 앱
수료증 제공
사전 AI 지식 불필요
실습 학습 접근 방식
GraphRAG 애플리케이션 구축
Docker를 통한 로컬 배포
Rehbar AI 사용 방법은?
LLM 소개: LLM에 대한 소개
LLM과 대화하기: 상호작용 코딩
숫자로서의 텍스트: 임베딩 이해하기
검색: 벡터 검색 구현하기
GraphRAG: GraphRAG 구축 및 사용
Rehbar AI의 사용 사례
- AI 학습
- 기술 개발
- 오픈 소스 실습
- 수료증 취득
- GraphRAG 애플리케이션
